Mengintegrasikan Machine Learning ke Operasi Perusahaan: Panduan Praktis

Dunia telah melampaui Revolusi Industri menuju Era Digital, di mana machine learning, kecerdasan buatan, dan analitik big data membentuk bisnis sehari-hari.

Saya baru saja berbicara dengan Ciaran Dynes, Senior Vice President of Products di Talend, dan Justin Mullen, Managing Director di Datalytyx. Talend menyediakan solusi integrasi data dan big data kelas perusahaan, sementara Datalytyx spesialisasi pada engineering data, analitik, dan layanan cloud yang mempercepat pengambilan keputusan yang menguntungkan.

Evolusi Operasi Big Data

Untuk memahami transformasi, saya bertanya kepada Mullen tentang hambatan yang dihadapi firmanya lima tahun lalu dan mengapa platform integrasi modern menjadi esensial. Ia menjelaskan, "Kami mengalami hambatan yang sama dengan yang dihadapi pelanggan kami. Sebelum analitik big data, itu adalah apa yang saya sebut ‘Analitik Data yang Sulit.’ Kami harus secara manual mengagregasi dan mengolah data dari sistem on-premise sebagian besar, dan tantangan terbesar adalah sentralisasi dan percaya pada data sebelum menerapkan algoritma analitik apa pun atau memvisualisasikan hasilnya untuk pemangku kepentingan bisnis."

Mullen menambahkan, "Klien tidak hanya ingin analisis sekali tetapi penyegaran KPI yang berkelanjutan selama bulan dan tahun. Engineering data manual membuat hal itu mustahil, jadi kami menyadari bahwa kami membutuhkan platform yang kuat dan tepercaya yang dapat menyelesaikan titik nyeri ini."

Kedatangan Ilmu Data

Ahli ekonomi dan ilmuwan sosial memperingatkan bahwa otomatisasi akan semakin menggantikan peran rutin. Namun, seperti yang Dynes sebutkan, "Ilmuwan data menangani masalah kompleks di seluruh industri, mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang memungkinkan otomatisasi. Mesin melakukan pekerjaan, tetapi manusia memandu proses untuk memberikan hasil yang bermakna."

Sinergi ini menciptakan permintaan yang seimbang antara keahlian manusia dan kemampuan mesin. Data mentah sendirian tidak berguna tanpa pemrosesan, dan machine learning tidak dapat berkembang tanpa data yang berkualitas tinggi dan relevan.

Menggabungkan Big Data ke Model Bisnis

Dynes mencatat, "Perusahaan mulai mengakui nilai strategis data dan menyatukan solusi big data dan machine learning ke dalam model inti mereka." Ia menambahkan, "Otomatisasi sudah terlihat di e-commerce, manufaktur, perbankan seluler, dan keuangan, dan potensinya hanya tumbuh."

Saat ditanya tentang permintaan yang berkembang untuk platform machine learning, Dynes berkata, "Kebutuhan selalu ada. Lima tahun lalu, data dimonopoli oleh beberapa pemain; kini, alat open source dan infrastruktur cloud membuat data lebih dapat diakses, menyamakan lapangan bermain."

Justin telah bekerjasama dengan perusahaan seperti Calor Gas, Jaeger, dan Wejo. Ia menjelaskan, "Tantangan terbesar untuk banyak klien adalah mengonsolidasikan data penting ke dalam satu lokasi sehingga algoritma kompleks dapat berjalan secara bersamaan, sambil menyampaikan hasil yang dikonsolidasikan untuk analisis yang lebih dalam. Membangun pipa data yang tangguh adalah kunci untuk mengubah wawasan berseliweran menjadi nilai berkelanjutan."

Alasan Digitalisasi yang Cepat

Dynes mengaitkan lonjakan dengan dua kekuatan: "Pertama, teknologi telah berkembang dengan laju eksponensial; kedua, budaya organisasi telah berubah secara dramatis." Ia melanjutkan, "Platform open source dan cloud telah demokratisasi akses data. Generasi pekerja baru yang terlibat teknis menuntut transparansi dan informasi real-time, yang membuat pengumpulan data lebih mudah dan lebih wawasan."

Mullen menyoroti dua tantangan utama yang dihadapi perusahaan saat ini: "Pertama, pengumpulan, ingesti, kasi, dan agregasi data masih menakutkan. Kedua, ada kesenjangan talenta dalam engineering data, analitik canggih, dan keahlian machine learning."

Dynes menyimpulkan, "Menghubungkan dunia lama dan modern esensial. Sementara model lama mengandalkan pengumpulan data manual, yang baru berfokus pada solusi data ujung-ke-ujung. Tidak banyak vendor saat ini yang dapat memenuhi kedua permintaan secara bersamaan. Pentingnya engineering data tidak dapat dilebih-lebihkan; machine learning adalah Kotak Pandora—aplikasinya mencakup setiap sektor, dan saat Anda menegaskan diri sebagai penyedia berkualitas, bisnis akan mencari keahlian Anda."

Ikuti Ciaran Dynes, Justin Mullen, dan Ronald van Loon di Twitter dan LinkedIn untuk wawasan lebih lanjut tentang solusi big data dan tren machine learning.